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Enregistrement W4297474935 · doi:10.1108/ijcma-04-2022-0074

Conflict with customers: the limits of social support and job autonomy in preventing burnout among customer service workers

2022· article· en· W4297474935 sur OpenAlexaff
Alyssa T. Klingbyle, Greg A. Chung‐Yan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Conflict Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyBurnoutPsychologyContext (archaeology)Social supportService (business)Job designSocial psychologyBusinessJob performanceMarketingJob satisfactionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to examine the burnout of workers in customer service roles as a result of conflict with customers; and the role that coworker support, non-work-related social support and job autonomy play in buffering customer service workers from conflict with customers. Design/methodology/approach A sample of 191 young customer service workers completed an online self-report questionnaire. Findings Although it was found that coworker support, non-work-related social support and job autonomy moderated the relationship between customer conflict and burnout, the form of the interactions was not as expected. Rather than buffering customer service workers specifically against customer conflict, it was found that as customer conflict intensifies, it gradually erodes the positive benefits that coworker support, general social support and job autonomy have in preventing burnout as a result of general work stress. Originality/value This study is one of few to empirically investigate the unique stressors experienced by customer service workers. It also expands understanding of social support and job autonomy in the context of work stress, demonstrating that there are limits to the effectiveness of these personal and organizational resources in preserving worker well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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